OpenCV霍夫变换查找圆的实例

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本文介绍了如何利用OpenCV库中的霍夫变换在图像中检测圆形物体。通过安装OpenCV,编写示例代码进行图像预处理、霍夫变换检测,然后在原始图像上绘制检测到的圆,展示了一个完整的过程。读者可以通过调整霍夫变换参数来优化结果。

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OpenCV霍夫变换查找圆的实例

OpenCV是一个功能强大的计算机视觉库,其中包含了许多图像处理和分析的算法。霍夫变换是其中一个重要的技术,可以用于在图像中检测圆形物体。本文将介绍如何使用OpenCV的霍夫变换来查找图像中的圆,并提供相应的源代码。

首先,我们需要安装OpenCV库。可以使用pip命令来安装:

pip install opencv-python

安装完成后,我们就可以开始编写代码了。下面是一个使用OpenCV霍夫变换查找圆的示例代码:

import cv2
import numpy as np

# 读取图像
image = cv2.imread('circle.jpg', cv2
### 霍夫变换用于椭检测 霍夫变换最初被设计用来检测直线,但随着技术的发展,也能够应用于其他几何形状的检测,比如圆形和椭。然而,标准的霍夫变换并不直接支持椭检测,因为这涉及到五个参数(中心位置\( (x_0, y_0) \),长短轴长度以及旋转角度),而不仅仅是两个或三个。 对于椭检测,通常采用的是改进版的霍夫变换——随机抽样一致算法(RANSAC)[^1] 或者基于累积投票机制的变体来减少计算复杂度并提高效率。另一种方法是在边缘点集上应用特定条件下的拟合过程。 下面展示一段Python代码片段,演示如何使用`cv2.fitEllipse()`函数作为替代方案来进行椭拟合: ```python import cv2 import numpy as np # 加载灰度图像 img = cv2.imread('ellipse.png', 0) # 使用Canny算子获取边界 edges = cv2.Canny(img, 50, 150) # 查找轮廓 contours, _ = cv2.findContours(edges.copy(), cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)[-2:] for cnt in contours: # 如果轮廓面积太小则忽略它 if cv2.contourArea(cnt) < 25: continue # 对每个符合条件的大轮廓尝试拟合成椭 ellipse = cv2.fitEllipse(cnt) # 绘制结果 img_color = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_GRAY2BGR) cv2.ellipse(img_color, ellipse, (0,255,0), 2) # 显示最终效果图 cv2.imshow("Detected Ellipses", img_color) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 这段程序首先读取一张图片,并对其进行预处理以提取出可能属于椭边界的像素;接着通过寻找这些边界形成的闭合区域即轮廓(contours);最后对每一个较大的轮廓调用`fitEllipse()`完成椭匹配工作。 值得注意的是,虽然这里并没有严格意义上实现了传统意义上的“霍夫变换”,而是采用了更高效的近似方式,但在实际应用场景中往往可以获得满意的效果。
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